Дружелюбный код. Как программировать легко и просто; Эксмо, БОМБОРА

Руководство о том, как выжить в новом будущем, где общение с техникой становится таким же естественным, как чтение.

Майкл Литтман в интересной и доступной форме делится уникальными идеями о том, как научиться программировать и управлять устройствами так, чтобы они служили верой и правдой, а не следили за вами. Забудьте о страхе перед искусственным интеллектом, который может украсть вашу работу! Овладейте базовыми навыками программирования и улучшите отношения с техникой.

Литтман предлагает простые и понятные примеры того, как можно использовать программирование в повседневной жизни, дает практические советы по экспериментированию с этими идеями. Вы узнаете, как машинное обучение может ускорить и упростить процесс кодинга, делая его доступным для каждого.

Лайфхаки для эффективного общения с AI:

• Стать вдумчивыми: пользуясь компьютером, спросите себя, чего вы пытаетесь достичь, и старайтесь придерживаться цели.

• Настаивать на поддержке: если вы хотите, чтобы компьютер выполнял какие-то действия, но существующее программное обеспечение этого не позволяет, перейдите на другое ПО.

• Научиться программировать: постарайтесь настроить систему под ваши потребности. Развивайте способность воплощать идеи в форму, доступную машинам.

• Еще больше полезного и интересного — внутри.

«"Дружелюбный код" Майкла Литтмана — это увлекательное руководство, которое раскрывает программирование как жизненный навык, доступный каждому. Литтман показывает, как даже базовые знания кодинга помогают адаптировать технологии под личные нужды, делая технику настоящим союзником. Книга изобилует практическими примерами, которые учат критически подходить к задачам, внедрять машинное обучение и автоматизировать повседневные процессы. Это издание вдохновляет на смелое освоение цифровых навыков и станет отличным спутником для всех, кто стремится стать уверенным пользователем в мире технологий». — Алексей ДИДЕНКО, TeamLead подразделения платежного шлюза Wildberries

Майкл ЛИТТМАН — ученый, исследователь, педагог и писатель. Его научные интересы лежат в области машинного обучения, теории игр, развития компьютерных сетей. В настоящее время он является профессором информатики в Brown University, где преподает с 2012 года.